論文の概要: Transfer Learning via Latent Dependency Factor for Estimating PM 2.5

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07308v1
• Date: Wed, 10 Apr 2024 19:01:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 15:48:02.400132
• Title: Transfer Learning via Latent Dependency Factor for Estimating PM 2.5
• Title（参考訳）: PM2.5推定のための潜時依存因子による伝達学習
• Authors: Shrey Gupta, Yongbee Park, Jianzhao Bi, Suyash Gupta, Andreas Züfle, Avani Wildani, Yang Liu,
• Abstract要約: 大気汚染、特に粒子状物質2.5(PM 2.5)は公衆衛生の懸念事項である。 本稿では、両方のドメインの空間的および意味的依存関係をキャプチャするLatent Dependency Factor(LDF)という新機能を提案する。 実験の結果,LDFを用いたトランスファーモデルでは,最高性能のベースラインよりも19.34%のコストで改善されていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2100440680819124
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Air pollution, especially particulate matter 2.5 (PM 2.5), is a pressing concern for public health and is difficult to estimate in developing countries (data-poor regions) due to a lack of ground sensors. Transfer learning models can be leveraged to solve this problem, as they use alternate data sources to gain knowledge (i.e., data from data-rich regions). However, current transfer learning methodologies do not account for dependencies between the source and the target domains. We recognize this transfer problem as spatial transfer learning and propose a new feature named Latent Dependency Factor (LDF) that captures spatial and semantic dependencies of both domains and is subsequently added to the datasets. We generate LDF using a novel two-stage autoencoder model that learns from clusters of similar source and target domain data. Our experiments show that transfer models using LDF have a $19.34\%$ improvement over the best-performing baselines. We additionally support our experiments with qualitative results.
• Abstract（参考訳）: 大気汚染、特に粒子状物質2.5(PM 2.5)は公衆衛生への関心が高まり、地上センサーの不足により発展途上国(データ汚染地域)では推定が難しい。 移行学習モデルは、知識を得るために代替データソース(すなわち、データ豊富な領域のデータ)を使用するため、この問題を解決するために利用することができる。 しかし、現在の転送学習手法は、ソースとターゲットドメイン間の依存関係を考慮しない。 我々はこの伝達問題を空間伝達学習として認識し、両方の領域の空間的および意味的依存関係をキャプチャし、その後データセットに追加するLatent Dependency Factor (LDF) という新機能を提案する。 我々は、類似したソースとターゲットドメインデータのクラスタから学習する新しい2段階オートエンコーダモデルを用いてLPFを生成する。 実験の結果, LDFを用いたトランスファーモデルでは, 最高性能のベースラインよりも19.34 %$改善されていることがわかった。 さらに、定性的な結果で実験を支援します。

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